Hyperoptを使用してXGBoostのハイパーパラメータをチューニングする際、過学習を防ぐために探索範囲に含めるべき重要なパラメータの組み合わせはどれか。

木の深さ（max_depth）、学習率（learning_rate）、葉の最小重み（min_child_weight）、および正則化項（gamma, alpha, lambda）などが、過学習制御において調整すべき主要なパラメータである。